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《International Journal of Digital Earth》2013,6(7):781-801
ABSTRACTAlthough Twitter is used for emergency management activities, the relevance of tweets during a hazard event is still open to debate. In this study, six different computational (i.e. Natural Language Processing) and spatiotemporal analytical approaches were implemented to assess the relevance of risk information extracted from tweets obtained during the 2013 Colorado flood event. Primarily, tweets containing information about the flooding events and its impacts were analysed. Examination of the relationships between tweet volume and its content with precipitation amount, damage extent, and official reports revealed that relevant tweets provided information about the event and its impacts rather than any other risk information that public expects to receive via alert messages. However, only 14% of the geo-tagged tweets and only 0.06% of the total fire hose tweets were found to be relevant to the event. By providing insight into the quality of social media data and its usefulness to emergency management activities, this study contributes to the literature on quality of big data. Future research in this area would focus on assessing the reliability of relevant tweets for disaster related situational awareness. 相似文献
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地理信息技术和地理信息产业作为信息产业的重要组成部分,一直与其同步发展或紧随其后。目前,第三次信息化浪潮和未来技术的代表云计算正在迅速兴起,全球各大IT公司竞相进入云计算领域,抢占制高点;我国也高度重视这一战略性新兴产业,呈现出科研先行,政府推动,企业参与,风起"云"涌的态势。全球学术界和企业界密切协作,有力推动了云计算技术的发展。测绘地理信息界需要了解国际国内云计算研究发展现状。 相似文献
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1000.
Spatial clustering is widely used in many fields such as WSN (Wireless Sensor Networks), web clustering, remote sensing and so on for discovery groups and to identify interesting distributions in the underlying database. By discussing the relationships between the optimal clustering and the initial seeds, a clustering validity index and the principle of seeking initial seeds were proposed, and on this principle we recommend an initial seed-seeking strategy: SSPG (Single-Shortest-Path Graph). With SSPG strategy used in clustering algorithms, we find that the result of clustering is optimized with more probability. At the end of the paper, according to the combinational theory of optimization, a method is proposed to obtain optimal reference k value of cluster number, and is proven to be efficient. 相似文献